从严格意义上来说,工业过程是状态变量随着时间的推进以及空间的转移,而不断产生改变的动态过程。过程的动态模拟以及动态优化,在近二十年来,越来越得到过程系统工程研究者的关注。所以,动态优化的方法研究,不仅是工业过程设计、操作以及控制的重要课题；而且,也成为了目前国际过程控制研究领域的一个前沿和热点。本文首先分析了研究动态优化的重要意义,接着介绍了几种不同的动态优化算法,并着重针对含有状态变量边值固定约束的动态优化问题,并改进一些算法,将其应用到工业过程的应用实例中。主要工作及贡献如下：(1)将常应用于航空航天业的多重打靶法,用来解决此石油、化工过程的两点边值动态优化问题。经过经典工业过程动态优化算例验证,表明此算法能够有效地解决上述问题。同时,为下文的改进算法,打下了良好的基础。(2)针对具有状态边值约束的动态优化问题的求解方法,提出了基于控制变量参数化优化方法的多重打靶法(CVPMS)和基于迭代动态规划方法的多重打靶法(IDPMS),并给出了改进算法的具体步骤和流程。经过经典工业过程动态优化算例验证,研究结果表明,所提出的改进算法能够有效地解决边值固定的动态优化问题,算法具有良好的寻优精度和求解效率。(3)针对具有状态边值约束的动态优化问题的求解方法,在求解微分方程中采用了自适应变步长的Runge-Kutta方法,在前两章的基础上,提出了基于自适应变步长的控制变量参数化方法的多重打靶法(A-CVPMS)和基于自适应变步长的迭代动态规划方法的多重打靶法(A-IDPMS),并给出了算法的具体步骤和流程。同时,将这两种改进算法分别经过经典工业过程动态优化算例验证,研究结果表明,所提出的改进算法能够有效地解决边值固定的动态优化问题,算法具有良好的稳定性,寻优精度和求解效率都有不同程度的提高。